자동화된 기계 학습 시장 규모 및 점유율 2024 to 2032

자동화 머신러닝 시장 규모

자동화 머신러닝 시장 규모는 2023년에 14억 미국 달러로 평가되었으며, 연구개발(R&D) 활동 강화에 힘입어 2024년부터 2032년까지 연평균성장률(CAGR)이 30%를 초과할 것으로 추정됩니다. 조직들이 광범위한 전문 지식 없이 머신러닝(ML)의 잠재력을 활용하고자 노력하면서, AutoML은 인공지능(AI) 역량을 대중화하는 핵심 솔루션으로 부상했습니다. 예를 들어 2023년 7월 MIT 연구진은 모델 선택과 데이터 전처리를 간소화해 관련 시간과 노력을 대폭 줄이는 자동화 머신러닝 시스템인 BioAutoMATED를 선보였습니다.
 

AI 기반 기술에 대한 투자가 증가하면서 효율적이고 접근성이 높은 ML 도구에 대한 필요성이 무엇보다 커지고 있습니다. AutoML은 모델 선택, 하이퍼파라미터 조정 및 특성 공학을 자동화해 ML 파이프라인을 간소화함으로써 AI 도입 장벽을 낮춥니다. 이러한 수요 증가는 혁신과 경쟁력 확보를 위해 데이터 기반 인사이트가 중요한 의료부터 금융에 이르기까지 다양한 산업에서 뚜렷하게 나타나고 있습니다. AutoML 알고리즘과 프레임워크를 개선하기 위한 연구가 지속되면서 자동화 머신러닝 시장은 안정적인 성장세를 이어갈 것으로 예상되며, AI 환경에 대한 접근성을 확대하고 혁신적 잠재력을 실현할 전망입니다.
 

AutoML이 머신러닝 프로세스를 간소화하는 데 효과적이라는 연구 결과가 잇따라 제시되면서 기업들은 AutoML의 이점을 적극적으로 활용하고자 합니다. AutoML은 모델 선택, 하이퍼파라미터 조정 및 특성 공학을 자동화할 수 있어 AI 도입 장벽을 낮출 뿐 아니라 효율성과 정확도도 높입니다. 이에 따라 AutoML 관련 연구의 증가는 AI의 미래를 형성하는 핵심 기술로서 AutoML의 역할을 뒷받침합니다. 예를 들어 2023년 8월 한 연구에서는 AutoML이 유선 로그와 저류층 특성을 정확하게 예측할 수 있는 잠재력을 제시했습니다. 이를 통해 수작업 분석을 없애 효율성을 높이고 탄소 배출을 줄일 수 있습니다.
 

또한 데이터 과학 전문 인력의 부족은 조직이 ML을 효과적으로 활용하려는 과정에서 중대한 병목 요인으로 작용하고 있습니다. 데이터 기반 인사이트에 대한 수요가 계속 급증하는 가운데, 숙련된 데이터 과학자 부족으로 ML 모델을 구축하고 배포하는 데 따르는 어려움이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 격차를 해소하는 데 AutoML은 ML 파이프라인의 핵심 요소를 자동화함으로써 중요한 역할을 합니다. AutoML은 모델 선택, 하이퍼파라미터 조정 및 특성 공학과 같은 프로세스를 간소화해 전문 기술이 없는 사용자도 ML 모델을 효율적으로 개발하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 이러한 ML 역량의 대중화는 ML 도입을 가속화할 뿐 아니라 제한된 전문 인력에 대한 의존도도 낮추고 있습니다.
 

AutoML 시장이 빠르게 성장하고 있지만, AutoML 모델의 해석 가능성과 투명성 부족은 성장을 어느 정도 제한할 수 있습니다. 이러한 시스템이 복잡한 프로세스를 자동화하면서 의사결정이 이루어지는 방식을 파악하기가 어려워졌고, 이에 따라 책임성과 신뢰에 대한 우려도 커지고 있습니다. 또한 AutoML 도구는 고도로 전문화되었거나 특정 분야에 특화된 데이터세트를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있어 다양한 영역에서의 활용이 제한될 수 있습니다.
 

자동화 머신러닝 시장 동향

의료 분야에서의 적용 확대와 연구 증가에 힘입어 AutoML 산업은 앞으로도 상당한 성장을 이어갈 전망입니다.의료 서비스 제공자와 연구자들이 환자 진료와 의학 연구를 혁신할 수 있는 자동화 머신러닝(AutoML)의 잠재력을 인식하면서, 의료 분야의 과제에 맞춘 인공지능(AI) 기반 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. AutoML은 모델 선택 및 특성 엔지니어링과 같은 복잡한 머신러닝 작업을 자동화하여 질병 진단, 치료 최적화 및 신약 개발을 위한 예측 모델 개발을 간소화할 수 있습니다.
 

또한 의료 데이터 분석을 위한 AutoML 특화 방법론에 관한 연구가 지속되면서 의료 분야 적용 범위가 확대되고 정확도도 향상되고 있습니다. 이러한 동향은 의료 관행을 혁신하고 환자 치료 결과를 개선하는 AutoML의 미래가 유망하다는 점을 보여줍니다. 한 사례로 2023년 8월에는 진단 신경영상의학 분야에서 향후 활용을 위한 AutoML의 적합성과 효능을 검토한 연구가 발표되었습니다. 이 연구의 목적은 기존 머신러닝 모델과 비교하여 AutoML 모델 활용의 실현 가능성과 이점을 평가하는 것이었습니다.
 

자동화 머신러닝 시장 분석

주요 시장 동향 파악하기

무료 PDF 다운로드

오퍼링별로 자동화 머신러닝 시장은 솔루션과 서비스로 구분됩니다. 솔루션 부문은 2023년에 시장을 주도했으며 2032년에는 100억 미국 달러를 초과할 전망입니다.  기업들이 효율적이고 접근성이 높은 AI 솔루션을 모색하면서 AutoML은 광범위한 전문 지식 없이도 머신러닝 프로세스를 간소화할 수 있는 핵심 오퍼링으로 부상했습니다.
 

AutoML 솔루션은 자동화된 모델 선택부터 모든 규모와 산업의 조직을 지원하기 위한 하이퍼파라미터 튜닝까지 다양한 기능을 제공합니다. AI 역량의 대중화를 실현하고 인사이트 도출 시간을 단축할 수 있다는 기대에 힘입어, 확장 가능하고 비용 효율적이며 사용자 친화적인 머신러닝 솔루션에 대한 수요가 커지면서 AutoML 솔루션 수요도 계속 급증할 전망입니다.
 

배포 방식별로 자동화 머신러닝 시장은 클라우드와 온프레미스로 구분됩니다. 클라우드 부문은 2023년에 약 66%의 주요 시장 점유율을 차지했습니다. 기업들이 운영을 클라우드로 이전하는 사례가 늘어나면서 클라우드 플랫폼에서 호스팅되는 AutoML 솔루션의 매력도 급격히 높아지고 있습니다. 클라우드 배포는 확장성, 유연성 및 접근성을 제공하므로 조직은 대규모 인프라나 전문 지식 없이도 AutoML 기능을 활용할 수 있습니다.
 

또한 클라우드 기반 AutoML 솔루션은 기존 워크플로 및 데이터 소스와 원활하게 통합되어 가치 실현 시간을 단축하고 경쟁력을 높일 수 있습니다. 클라우드 기반 AutoML에 대한 이러한 수요 급증은 산업 전반의 혁신을 촉진하는 동시에 AI 대중화에서 AutoML이 수행하는 핵심 역할을 더욱 부각할 전망입니다.
 

이 시장을 형성하는 주요 세그먼트에 대해 자세히 알아보기

무료 PDF 다운로드

북미는 2023년 전 세계 자동화된 머신러닝 시장에서 37%를 초과하는 점유율로 가장 큰 비중을 차지했습니다. 이 지역 전반의 활발한 기술 생태계는 혁신을 촉진하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 AutoML 애플리케이션이 성장할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. 숙련된 데이터 과학자 부족과 AI 기반 인사이트에 대한 수요 증가로 인해 여러 북미 기업은 머신러닝 프로세스를 간소화하기 위해 AutoML을 도입하고 있습니다. 또한 자동화와 효율성에 대한 높은 관심이 접근성과 확장성을 갖춘 AI 기능을 제공하는 AutoML 솔루션의 매력을 높이고 있습니다.
 

자동화된 머신러닝 시장 점유율

Alphabet Inc.와 Amazon Web Services, Inc.는 자동화된 머신러닝(AutoML) 산업에서 15%를 초과하는 상당한 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이들 주요 기업은 치열해지는 시장 경쟁에 대응하기 위해 기술 발전과 함께 파트너십 기반 전략을 추진하고 있습니다. 또한 전담 연구개발(R&D)을 통해 고객의 고유한 요구를 충족하도록 AutoML 제품과 서비스를 맞춤화하고 있습니다. 혁신과 고객 만족에 대한 강한 의지는 효율적이고 접근성이 높은 AI 솔루션에 대한 증가하는 수요에 대응하는 데 있어 이들 기업을 선도적인 위치에 올려놓고 있습니다.
 

자동화된 머신러닝 시장 주요 기업

자동화된 머신러닝(AutoML) 산업에서 사업을 운영하는 주요 기업은 다음과 같습니다.

• Alphabet Inc.
• Alteryx
• Amazon Web Services, Inc.
• Dataiku
• DataRobot, Inc.
• Feature Labs
• H2O.ai.
• IBM Corporation
• Microsoft
• TIBCO Software Inc.
   

자동화된 머신러닝 산업 뉴스

• 2023년 9월, Fujitsu Limited는 Linux Foundation과 협력하여 "Open Source Summit Europe 2023" 행사를 앞두고 자사의 자동화된 머신러닝 및 AI 공정성 기술을 오픈소스 소프트웨어(OSS)로 공식 공개했습니다.
   
• 2023년 7월, 뇌 건강 및 다양한 질환을 위한 비침습적 혈액 기반 진단검사 분야의 선구자인 DiamiR Biosciences는 JADBio와의 파트너십을 발표했습니다. 이 협력은 예측 모델 구축을 위해 JADBio's AutoML Platform and Services를 활용하는 것을 목표로 했습니다.
   

자동화된 머신러닝(AutoML) 시장 조사 보고서는 다음 부문을 대상으로 매출(백만 미국 달러) 기준 2021년부터 2032년까지의 추정 및 전망을 포함한 산업에 대한 심층적인 내용을 제공합니다.

제공 방식별 시장

• 솔루션
• 서비스
  • 컨설팅
  • 통합
  • 배포

배포 방식별 시장

• 클라우드
• 온프레미스

기업 규모별 시장

• 중소기업(SME)
  • 솔루션
  • 서비스
    • 컨설팅
    • 통합
    • 배포 
• 대기업
  • 솔루션
  • 서비스
    • 컨설팅
    • 통합
    • 배포

용도별 시장

• 데이터 처리
• 특성 공학
• 모델 선택
• 하이퍼파라미터 최적화 및 튜닝
• 모델 앙상블
• 기타

최종 사용자별 시장

• IT 및 통신
• 은행·금융 서비스·보험(BFSI)
• 소매
• 자동차
• 미디어 및 엔터테인먼트
• 기타

위 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 제공됩니다.

• 북미
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 러시아
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 기타 유럽
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 한국
  • ANZ
  • 동남아시아
  • 기타 아시아 태평양 
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 아르헨티나
  • 기타 라틴 아메리카 
• 중동 및 아프리카(MEA)
  • 아랍에미리트(UAE)
  • 남아프리카공화국
  • 사우디아라비아
  • MEA 기타 지역